import java.util.TreeMap;

/**
 * Trie 存储内容有限定
 * > 添加, 判断, 前缀搜索
 * > 趋向于建立查询用数据结构, 内存占用和性能都很好的数据结构
 * > 有集合特性, 集合和映射是有联系的, 区别是每个节点保存的内容不同, 集合单值, 映射多值
 * > TODO BSTSet 和 Trie 之间的性能差异比较 TrieSet(只能承载字符串)
 * > Trie和前缀搜索
 * > leetcode 208 实现前缀树
 * > 理解前缀树的应用
 */
public class Trie {
    private class Node {
        // 当前节点是否是一个单词
        public boolean isWord;
        // 到下一个节点的映射 - 理解什么是边
        public TreeMap<Character, Node> next;

        public Node() {
            this(false);
        }

        public Node(boolean isWord) {
            this.isWord = isWord;
            next = new TreeMap<>();
        }
    }

    private Node root;
    private int size; // 存储单词数量

    public Trie() {
        root = new Node();
        size = 0;
    }

    public int size() {
        return size;
    }

    // 添加单词
    public void add(String word) {
        Node cur = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char c = word.charAt(i);
            if (cur.next.get(c) == null)  cur.next.put(c, new Node());
            cur = cur.next.get(c);
        }

        if (!cur.isWord) { // 添加的可能是重复的单词, 要先判断一下是否是新单词
            cur.isWord = true; // 添加了新单词
            size++;
        }
    }
    //TODO 尝试递归方式添加单词, -> 体会为什么每个节点没有存储具体字符值


    // 判断是否存在word
    public boolean contains(String word) {
        Node cur = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char c = word.charAt(i);
            if (cur.next.get(c) == null)
                return false;
            cur = cur.next.get(c); // 更新节点
        }
        // 遍历到了最后, 可能word是某个单词的前缀, 所以判断一下, 当前节点, 是否是一个单词
        return cur.isWord;
    }

    // TODO 使用BSTSet 添加 isPrefix 方法, 比较性能, 相对复杂很多

    // 前缀判断
    public boolean isPrefix(String prefix) {
        Node cur = root;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            char c = prefix.charAt(i);
            if (cur.next.get(c) == null)
                return false;
            cur = cur.next.get(c); // 更新节点
        }
        return true;
    }
}
